Alberto Acerbi 利維坦

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利維坦按：

盛行一種說法，稱：人類歡樂總是相似的，而悲傷各不相同。但是換個角度思考，悲傷的情緒似乎又比快樂更能引起共鳴，這或許會是題設(shè)所示問題的某個可能答案。因此，相較于積極情緒走向的音樂，在社交媒體上分享一首悲傷的歌，似乎有著更切實際的潛在可能動因：引發(fā)同情與關(guān)注——這好像是我們的本能行為，就像小孩子的哭泣。

但是按這樣的方式去附會解釋，避不開一個邏輯上的遺憾，即從結(jié)果推論原因。這樣的做法往往難以判斷“原因”的真實情況與可信程度，但聊勝于無。

比起半個世紀(jì)以前的流行歌曲，今天的流行歌曲到底是更歡快了，還是更悲傷了呢？

借助近年來的技術(shù)進(jìn)步，特別是在線處理海量數(shù)據(jù)集（Datasets）成為可能，以及處理這些數(shù)據(jù)的難度不斷降低，今天的我們可以給出更精準(zhǔn)、更有根據(jù)的答案。至于如何評定一段文本所包含的情感，最為直接的方法就是測算文本中包含的情感詞語數(shù)量。

換句話說，包含負(fù)面情感的詞語“痛苦”、“憎恨”、“悲傷”出現(xiàn)了多少次？與歡快情緒相關(guān)的詞匯“愛”、“喜悅”、“快樂”又出現(xiàn)了多少次？

雖然聽起來很簡單，但是在特定條件下，這樣的方法極為有效——比如需要被評估的文本越長，這類測評方法就越準(zhǔn)確。這就是所謂文本情感分析（Sentiment Analysis）的一種實用技巧。這種分析方法通常被用于分析社交媒體信息發(fā)布情況，或者分析當(dāng)今的政治信息。但其實它也適用于時間跨度更長的樣本，比如幾十年之間的新聞報道，或者幾百年間的文學(xué)作品。

該技術(shù)還可以被用于分析歌詞，在本次研究中，我們用到了兩組數(shù)據(jù)集。其一囊括了50年之間《公告牌》百強(qiáng)單曲榜（Billboard Hot 100 charts）的年度歌曲。這些都是取得了巨大成功的流行歌曲，至少在美國如此。我們從1965年的榜單開始錄入，截止到2015年的榜單，因此該數(shù)據(jù)集既包含滾石樂隊（The Rolling Stones）的《(I Can’t Get No) Satisfaction》，也包括馬克·榮森（Mark Ronson）的《Uptown Funk》。

第二組數(shù)據(jù)集囊括了歌詞記錄網(wǎng)站“Musixmatch”中用戶自發(fā)上傳的歌詞。在這一組數(shù)據(jù)集中，我們分析了15萬首英文歌曲的歌詞。這些歌來自全球每一個角落，因此也就提供了一個更廣泛、更豐富的樣本。在這一組數(shù)據(jù)集中，我們發(fā)現(xiàn)了與第一組數(shù)據(jù)集相一致的趨勢，因此我們有理由認(rèn)為這些結(jié)論絕對超越了“金曲”范疇，適合幾乎所有的英語流行歌曲。

的確，英語流行歌曲正變得越來越消極。今天歌詞中與負(fù)面情緒相關(guān)的詞語已經(jīng)比50年前多了三分之一甚至更多。以《公告牌》百強(qiáng)單曲榜數(shù)據(jù)集舉例，我們不妨先假設(shè)，平均每首歌的歌詞包括300個單詞，那么每年的百大熱門歌曲一共就有30000個單詞。在1965年，當(dāng)年的歌詞中大約有450個單詞與負(fù)面情緒相關(guān)，到了2015年，這個數(shù)字超過了700個。

不僅如此，與積極情緒相關(guān)的單詞也大大減少了。1965年，百大熱門歌曲中一共有1750個單詞與積極情緒有關(guān)，到了2015年這個數(shù)字縮減到1150個。

請注意，在絕對數(shù)量上，與積極情緒相關(guān)的單詞總是比消極情緒單詞要多。這是人類語言的一個普遍特征，被稱為波麗安娜效應(yīng)（Pollyanna Principle），得名于同名小說主人公，一個完美的樂觀主義者。在這次研究中，我們并不期待發(fā)現(xiàn)消極情緒單詞的數(shù)量反超積極情緒單詞，真正說明問題的是這些詞語的數(shù)量變化趨勢。

1965至2015年，《公告牌》百強(qiáng)單曲榜中歷年歌曲所包含的積極詞匯的數(shù)量分布（點狀）與變化趨勢（線條）圖。橫軸代表年份，縱軸代表次數(shù)。（下同） ? Alberto Acerbi

1965至2015年，《公告牌》百強(qiáng)單曲榜中歷年歌曲所包含的消極詞匯的數(shù)量分布（點狀）與變化趨勢（線條）圖。 ? Alberto Acerbi

甚至當(dāng)我們觀察某個特定單詞時，仍然能發(fā)現(xiàn)這一現(xiàn)象：比如“愛”這個單詞，今天它在歌曲中的出現(xiàn)頻率實際上只有50年前的一半，從400多次銳減到200多次。而“恨”這個詞正相反，直到上世紀(jì)90年代，在百大熱門歌曲中幾乎都沒有提及這一單詞，但是如今每年的百大歌曲中都會提及20多次甚至30多次。

1965至2015年，《公告牌》百強(qiáng)單曲榜中歷年歌曲所包含“愛”（Love）這一單詞的數(shù)量分布（點狀）與變化趨勢（線條）圖。 ? Alberto Acerbi

1965至2015年，《公告牌》百強(qiáng)單曲榜中歷年歌曲所包含“恨”（Hate）這一單詞的數(shù)量分布（點狀）與變化趨勢（線條）圖。 ? Alberto Acerbi

我們的分析結(jié)果與其他獨立的歌曲情緒分析研究結(jié)果一致，這些研究中有些使用了完全不同的分析方法，而且側(cè)重于除歌詞以外的其他歌曲特征。比如，一些研究人員分析了英國自1985年至2015年出版發(fā)行的超過50萬首歌曲，同樣發(fā)現(xiàn)歌曲表現(xiàn)的“幸?！?、“歡快”程度在下降，而這些歌曲表現(xiàn)的“悲傷”程度在緩慢上升。

這些結(jié)論來自于大量計算，通過計算分析歌曲中某些初級的樂理特征，比如節(jié)拍的快慢或者音調(diào)。在我們的研究中，我們同樣對歷年“《公告牌》百強(qiáng)單曲”的節(jié)拍速度及音調(diào)進(jìn)行了分析——百強(qiáng)單曲的節(jié)奏正變得更慢，小調(diào)（Minor Scale）的應(yīng)用更頻繁了。

與大調(diào)相比，小調(diào)會讓聽眾獲得更陰暗、悲傷的感受。如果想體驗明顯的對比，讀者可以在各大視頻網(wǎng)站上找到大量大調(diào)與小調(diào)相互轉(zhuǎn)換的音樂視頻。在Youtube上，每隔幾年就會有那么一個把REM樂隊那首《Losing My Religion》改成大調(diào)的視頻被瘋狂轉(zhuǎn)發(fā)，這種修改的結(jié)果就是得到一首歡快又詭異的歌。

將涅槃樂隊（Nirvana）的《Smells Like Teen Spirit》整首歌轉(zhuǎn)變?yōu)榇笳{(diào)。值得一提的是“Youtube”用戶“Another Guy”對該音頻留言：“Minor: Smells Like Teen Spirit. Major: Smells Like You're Watching Disney Channel.” ? Youtube / Rudie Obias

回到我們今天討論的話題，今天的流行音樂到底發(fā)生了什么？盡管發(fā)現(xiàn)并描述一個趨勢很重要，也足夠令人滿意，但我們還是要試圖理解、解釋這個現(xiàn)象背后的原因。換句話說，不僅要有大數(shù)據(jù)，還要有大理論來解釋。

比如，能解釋該現(xiàn)象的一個宏大概念就是文化演化理論（Cultural Evolution）。顧名思義，該理論認(rèn)為文化會隨著時間的流逝不斷演化，很大程度上就像達(dá)爾文提出的自然選擇學(xué)說。換句話說，如果文化也會像生物那樣變異、選擇、生殖，那么我們可以認(rèn)為成功的文化特性會逐漸在人群中扎根，而其他的文化特征會逐漸消亡。

1974年，瑞典流行樂隊ABBA在演唱《滑鐵盧》（Waterloo）。? Redferns / Getty

但是說到文化，我們所指代的是一種通過社會傳播其特性的主體，而非通過基因遺傳來進(jìn)行傳播。舉個簡單的例子，我們講述的語言取決于我們出生的地理位置，還有我們習(xí)慣的烹飪方式，更包括我們喜愛的音樂。這些文化特征是通過社會實現(xiàn)傳播的，身處社會中的個體需要通過觀察、模仿其他個體習(xí)得這些文化特征。與之相反的是頭發(fā)的顏色、眼睛的顏色，這些特征都是父母通過基因遺傳給后代的。

當(dāng)然了，人類個體的諸多行為都需要后天從社會中習(xí)得，這并不是多么令人驚嘆的絕妙推斷。但別忘了這一點，如果個體希望自身的這種社會學(xué)習(xí)具備適應(yīng)性（Adaptive），換句話說，通過這些社會學(xué)習(xí)提升個體在該社會中的生存、繁殖機(jī)會，那么這種社會學(xué)習(xí)就必須是有選擇性的。就拿做飯來說，比起那些自己還在學(xué)習(xí)如何做飯的兄弟姐妹，和一位熟練掌握烹飪技巧的長輩學(xué)習(xí)做飯顯然就合理得多。

在文化演化理論的術(shù)語中，優(yōu)先選擇成功的個體并習(xí)得他們的行為，這被稱為“成功偏差傳播”（Success Biased Transmission）。與之相似的還有其他學(xué)習(xí)偏差影響著個體的社會學(xué)習(xí)，比如一致性偏差（Conformity Bias）、聲望偏差（Prestige Bias）或者內(nèi)容偏差（Content Bias）。多年來，學(xué)者通過各種學(xué)習(xí)偏差來理解人類及非人動物族群中的眾多文化特征。而這個概念也為人們理解復(fù)雜的文化傳承模式提供了切實可行的研究通道。

因此，為了試圖解釋為什么幾十年間的流行歌詞正在傳遞更多的負(fù)面情緒、更少的積極情緒，我們也在研究中引入了文化演化理論中的社會學(xué)習(xí)偏差概念。

我們考慮到這樣一種可能：如果前幾年榜單上前10名的歌詞中出現(xiàn)了表達(dá)消極情緒的歌詞，那么成功偏差是否會促使后續(xù)創(chuàng)作的歌曲出現(xiàn)更多的消極詞匯？換句話說，流行歌曲的詞作者是否會被之前的成功歌詞所影響？同理，我們還考察了聲望偏差是否在發(fā)揮作用：名望更高的音樂家是否先于其他音樂家發(fā)行了包含消極情緒詞匯的歌曲。

? Tenor

在此需要明確我們對“有名的音樂家”如何界定，即該音樂家的作品出現(xiàn)在《公告牌》百強(qiáng)單曲榜的次數(shù)明顯不成比例，比如麥當(dāng)娜（Madonna），她就有36首歌選入百大榜單。（譯注：準(zhǔn)確地說，共計57首歌入選歷年《公告牌》百強(qiáng)單曲榜，其中38首進(jìn)入十強(qiáng)單曲榜、12首奪冠。）不僅如此，通過分析那些包含消極歌詞的歌曲是否真的處于百強(qiáng)單曲榜中更高的排位，我們還考察了內(nèi)容偏差是否存在——如果分析結(jié)果確實如此，那么這說明那些帶有消極歌詞的歌曲傳遞了某些特定內(nèi)容，從而使得歌曲更容易廣為流傳。

在分析中，我們幾乎沒有發(fā)現(xiàn)能證明成功偏差、聲望偏差的證據(jù)，但是在上述三個猜測中，內(nèi)容偏差是最可靠的解釋。這與文化演化理論中的其他研究成果一致，即相較于中性信息以及積極信息，負(fù)面信息似乎更容易傳播并被記住。

但是我們也意識到，這次研究過程中使用的分析模型極大地降低了成功偏差、聲望偏差兩種效應(yīng)的出現(xiàn)概率，特別是我們分析模型中包含的無偏差傳播（Unbiased Transmission）。對于歌詞呈現(xiàn)出的趨勢，也許這才是最可靠的解釋。

所謂無偏差傳播，在這里可以理解為一種類似于基因漂變（Genetic Drift）的文化傳播方式。在基因漂變的過程中，遺傳特征似乎是以隨機(jī)性極高的方式被確定下來，而且在遺傳過程中并無明顯的選擇壓力，這種遺傳方式也因此得名“漂”變。

這種隨機(jī)性強(qiáng)的文化傳播方式已經(jīng)被其他的文化學(xué)者用于解釋某些文化特征的傳承與流行，從新石器時代的陶器裝飾，到當(dāng)代嬰兒的乳名命名，甚至是今天人們馴養(yǎng)犬類發(fā)展出的犬種文化。

重要的是，找到無偏差傳播的證據(jù)并不意味著這些文化傳播模式不可被解釋，也不能說明它是完全隨機(jī)發(fā)生的。正相反，這意味著很可能存在大量而復(fù)雜的中間過程可以解釋這些模式。但在本次研究中，我們檢驗的三種效應(yīng)都不足以形成足夠強(qiáng)力的證據(jù)。

不管怎么說，英語流行歌曲中的負(fù)面情緒詞匯正在激增，這是個令人著迷的有趣現(xiàn)象。而我們的研究至少證明了這可能是由于負(fù)面內(nèi)容更容易被廣泛接受，另外，該現(xiàn)象背后還存在一些其他尚未被發(fā)現(xiàn)的原因。

除了一句簡單的“大眾總是偏好負(fù)面內(nèi)容”，對于為什么上世紀(jì)80年代以前的流行歌曲要比現(xiàn)在的流行歌曲更積極？我們還有更進(jìn)一步的解釋。

這一時期的唱片行業(yè)出現(xiàn)了更為集中化的唱片公司，為了更好地生產(chǎn)和銷售，唱片公司對歌曲的內(nèi)容也就有了更多的控制權(quán)。另外，該時期出現(xiàn)了一種個性化傳播擴(kuò)散方式，比如可以自行轉(zhuǎn)錄的空白磁帶，以及聲田公司（Spotify）當(dāng)年推出的“定制專輯服務(wù)”，這些都可能進(jìn)一步擴(kuò)大市場反饋對唱片行業(yè)的影響。也許還有其他社會變化促使這些包含負(fù)面歌詞的歌曲進(jìn)一步被傳播開來，并最終回饋給唱片公司一個明確的信息：表達(dá)負(fù)面情緒吧。

以上假設(shè)都可以用本文列舉的這種文本情感分析方法進(jìn)行檢驗，并作為新的研究起點。不管怎么說，意識到某個問題仍然是個謎，仍然需要更多研究才能揭開其面紗，這在科學(xué)領(lǐng)域永遠(yuǎn)是個好兆頭。這意味著我們還有很多提升空間，無論是微調(diào)理論模型，還是改進(jìn)分析方法，甚至是推翻一切重新回到最初的思維導(dǎo)圖上，然后提出一個全新的問題。

文/Alberto Acerbi

譯/高坂穗乃果

校對/東條希

原文/aeon.co/ideas/why-are-pop-songs-getting-sadder-than-they-used-to-be/

本文基于創(chuàng)作共同協(xié)議（BY-NC），由高坂穗乃果在利維坦發(fā)布

文章僅為作者觀點，未必代表利維坦立場

原標(biāo)題：《相比以前，流行樂為什么更喪了？》

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